windows tensorrt环境配置

Windows上配置TensorRT环境主要是为了让深度学习模型能够在英伟达的优化计算库TensorRT上运行，提高推理速度。以下是基本步骤：

1. **下载安装**：
- 首先，访问NVIDIA Developer网站下载TensorRT的最新版本，适用于你的CUDA和驱动程序。

2. **CUDA和cuDNN支持**：
- 确保已经安装了CUDA Toolkit，并设置环境变量。
- cuDNN也是必需的，需要与你的CUDA版本匹配。

3. **安装TensorRT**：
- 安装时通常会自动检测CUDA路径，如果安装失败，可能需要手动指定。

4. **添加路径到系统**：
- 将TensorRT bin目录（如`<TensorRT_DIR>/bin`）添加到系统的PATH环境变量中，以便在命令行中直接使用trtexec等工具。

5. **验证安装**：
- 使用命令行运行`trtexec --version`检查是否成功安装并可以正常工作。

6. **配置深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）**：
- 如果要在Python环境中使用，你需要安装相应的TensorRT插件（例如torch2trt），并按照文档指引调整模型以支持TensorRT。

7. **设置环境变量**：
- 可能还需要设置额外的环境变量，比如`TRT_LOGGER`，具体取决于你的应用需求。